بهترين ابزار كاوش و تجسم داده براي استفاده

درباره علم داده و شاخه ها جالب آن بياموزيم و از ابزار هاي اساسي براي متخصص شدن در آن بيان كنيم .قبلا داده مجموعه از مقادير يا ارقام كه معمولا عددي است، از طريق مشاهدات مستقيم جمع آوري شده ، يا مي توان از وب سايت ها استخراج كرد.در روز هاي اوليه، مردم عادت داشتند كه داده را در قالب نسخه چاپي بايگاني كنند (قلم زني روي سنگ، نوشتن روي برگ و كاغذ و...)از اين رو ، دامنه و تحليل داده ها به شدت كم بود.مردم اين مقوله را با چشمان خود تجربه و تحليل مي كردند و البته اين مورد تجزيه و تحليل فقط براي داده ها ي كوچك امكان پذير بود.پس از يافتن مشكل در اين زمينه ، مجموعه از محاسبات رياضي و آماري را براي ارزيابي و تجربه و تحليل داده ها به ارمغان آورند و اينجاست كه علم داده متولد شد .با رسيدن به سوال ، علم داده چيست ؟ مي توان فني تر آن را به عنوان يك روش علمي يا رياضي براي تجزيه و تحليل داده ها تعريف كرد.همانطور كه تكامل كامپيوتر ها به سمت برنامه نويسي و ابزار هاي نرم افزاري سوق پيدا كرد، علم داده هم مرحله جديد را آغاز كرد.در حال حاضر ، علم داده در ميان 5 مهارت مورد تقاضاست كه شما را جلب مي كند و همچنين يكي از سريع ترين رشد هاي زنجيره اي است.گرچه چشم انداز تجزيه و تحليل داده ها از برنامه نويسي به اتوماسيون در روزهاي اخير تغيير كرده است و ايدئولوژي پايه داده كاوي همان است.براي تبديل شدن به يك متخصص به عنوان يك دانشمند داده ، تسلط بر زمينه هاي داده كاوي و تجسم ضروري است .شما مي توانيد درباره داده كاوي و تجسم داده به همراه بهترين ابزار هاي نرم افزاري آنها كه پيشرفت شغلي كمك كنيد، بخوانيد:داده كاويبه عبارت ساده،داده كاوي به عنوان فرآيندي كه استخراج داده هاي قابل استفاده و كشف الگو هاي مجموعه داده استفاده مي شود، تعريف مي شود.داده كاوي متضمن روش هاي يادگيري ماشين ، آمار و غيره براي انجام تجزيه و تحليل الگو هاي داده است.الگو داده چيست و چرا مهم است؟ الگو داده نماي كلي از مجموعه داده ها مثل نحوه استخراج و ساختار آن و غيره است.هرمجموعه داده منحصر به فرد است و شناخت اين الگو در داده هاي اصلي مهم است مثلااگر مشاغل نتايج شفاف يك مجموعه داده را توليد كند.براي انتخاب الگوريتم و تكنيك هايي كه براي انجام نوع خاصي از داده كاوي و تجزيه و تحليل مناسب هستند، شناسايي الگو هاي داده در مجموعه داده هاي اساسي ضروري است.داده كاوي تقاضاي زيادي دارد و بيشترين اولويت بازار كار را به اين نرم افزار را مي دهد:الگو داده چيست و چرا مهم است؟ الگو داده نماي كلي از مجموعه داده ها مثل نحوه استخراج و ساختار آن و غيره است.هرمجموعه داده منحصر به فرد است و شناخت اين الگو در داده هاي اصلي مهم است مثلا:اگر مشاغل نتايج شفاف يك مجموعه داده را توليد كند.براي انتخاب الگوريتم و تكنيك هايي كه براي انجام نوع خاصي از داده كاوي و تجزيه و تحليل مناسب هستند، شناسايي الگو هاي داده در مجموعه داده هاي اساسي ضروري است.داده كاوي تقاضاي زيادي دارد و بيشترين اولويت بازار كار را به اين نرم افزار را مي دهد:هاي اساسي ضروري است.داده كاوي تقاضاي زيادي دارد و بيشترين اولويت بازار كار را به اين نرم افزار را مي دهد: زبان برنامه نويسي R پايتونRapidminerزبان برنامه نويسي Rيك زبان متن باز كه توسط متخصصان آمار تهيه شده و به طور گسترده اي ميان داده هاي تجزيه و تحليل براي توسعه داده كاوي استفاده مي شود . كيفيت و گزارشات R از مزایای زبان برنامه نویسی چشم نواز اشاره دارد . منبع گسترده و بسته های مورد استفاده برای عملکردهای مختلف یک منبع مثال زدنی برای درگیری داده ها، عملکرد مختلف یادگیری ماشین و پر زرق و برق برای امار هست .با توجه به تجربه من بهترین زبان برای یادگیری خودکار است و همچنین برای تجزیه و تحلیل مالی و نمودار بسیار در دسترس برای ایجاد در بات ها R است.شما همچنین می توانید از معاملاتی استفاده کنید که به شما در سودهی ، در تجارت دورن روز کمک میکنه.با این حال ، این سیستم همچنین دارای ضعف هایی از جمله سرعت کم و منشأ ضعیفی دارد، به معنب که توابع پویا را با بسته پایه خود فراهم نمی کند و برای انجام نمودار های سه بعدی و توابع پویا ، نصب بسته ها خارجی برای R ضروری است، صرف نظر از معایت محاسبات آماری و داده کاوی بسیار مفید و قدرتمند است.پایتونیک زبان برنامه نویسی بسیار پیشرفته است که برای اهداف عمومی استفاده می شود .پایتون برای داده کاوی بسیار مفید.پایتون از محبوبیت بالایی در بین رمزگذاران برخوردار است و توانایی اتوماسیون کارهای خاص را به روشی کار آمد انجام میدهد.همچنین، برای افراد که به عنوان قالب ، نحوه ی برنامه نویسی قدم میگذارند، بسیار ساده است و توصیه می شود.بنابراین به عنوان یک مبتدی ، می توانیم بسیار از موارد را در پایتون انجام دهیم.هنگامی که نوبت به توابع داده می رسد، پایتون به طور گسترده ای توسط داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرد زیرا بسیار پر بازده است، همچنین منبع گسترده ای از توابع Miner یادگیری ماشین را در اختیار برنامه نویسی قرار می دهد که به ایجاد الگوریتم هایی برای کارها کمک می کند. یاد بگیریم یا پایتون؟Rبرای بینش بهتر باید هر دو را یاد بگیرید و نباید بین پایتون و R قرار بگیرید.سرمایه گذاری زمان برای کسب دانش عملی از این دو زبان به چند دلیل ارزش تلاش دارد.داشتن هردو شما را نسبت به علم داده تقویت میکند و حرفه داده کاوی شما را تقویت می کندRapidminerRapidminerیک نرم افزار علم داده است که یک محیط یکپارچه را برای آماده سازی داده ها ، یادگیری ماشین ، داده کاوی و تجزیه و تحلیل فراهم میکند. این نرم افزار رویکرد واحدی را در اختیار کاربران قرار می دهد که به مشاغل ،امکان افزایش کاراریی و بهره وری خارج از چارچوب فکری را می دهد.از ویژگی های کلیدی Rapidminerمیتوان به ابزارهایی اشاره کرد که ازقابلیت های قدرتمند پیشتیبانی می کند ، در عین حال یک رابطه کاربر پسند برای کاربران فراهم می کند که به عملکرد مثمرثمر در کار های آنها واقع می شود. بزرگ ترین مشکل Rapidminer مرتبط با داده بزرگ این است که با داده های خوب کار نمیکند زیرا به حافظه زیادی احتیاج دارد اما با این حال، این نرم افزار محبوب ترین و قدرتمند ترین نرم افزار برای داده کاوی است.تجسم دادهتجسم داده نمایش گرافیک داده است که شامل تولید عناصر بصری ، کار آمد مانند نمودار ها ، داشبوردها ،نگاشت ها و غیره است تا بتواند راهی قابل درک از روند الگو های داده به افراد ارائه دهد. دستیابی به ذهن افراد به خلاقیت ما در تجسم داده و با حفظ یک ارتباط، ارتباطی بین مخاطب و داده ها ارائه شده بستگی دارد. در روز های اخیر ، بازار کار برای تجسم داده ، نسبتاً زیاد است و بیشترین اولویت را به این نرم افزار می دهد: tableauقدرت هوش تجاری power BI(علوم (سینسTableauTableau تعاملی است و یکی از سریع ترین ابزارهای تجسم داده و هوش تجازی است که هدف آن مشاهده و درک داده ها از سوی مردم است. به زبان ساده ، تابلو داده های خام را به داستانی قابل درک تبدیل می کند. بزرگ ترین مزیت تابلو این است که برای ایجاد مدل به هیچ نوع کدگذاری احتیاج ندارد و به راحتی می توان آن را یادگرفت.همچنین، رویکرد ساخت یافته برای داده های بصری شفاف ، در اختیار کاربران قرار می دهد.بنابر این ، به مبتدیانی که تجسم داده را می آموزند توصیه می شود که با تابلو شروع کنند . با این حال ، مشکل تابلو ویژگی های بالای آن است و نمی توان مدل های خارجی را به آن وراد کرد.با این وجود ، هجوم شرکت ها به سمت Tableau برای تجسم داده هنوز زیاد است.قدرت هوش تجاری PowerBIPowerBI یک پلتفرم تجسم داده و تحلیل تجارت است که هدف آن ارائه تجارب تعاملی و هوش تجاری با رابط کاربری برای ایجاد گزارش و داشبورد های سفارشی است.یکی از قدرت هوش تجاری شرکت های تابعه مایکروسافت و بیشترین نرم افزار مورد علاقه شرکت های برای نمایش داده ها است .مزیت چشم انداز قدرت هوش تجاری این است که این نرم افزار منبع باز است و مشتریان را در ایجاد چارچوب بصری ساختگی خود فراهم میکند.مانند یادگیری قدرت تجاری تابلو آسان است و بیشتر برای مبتدیان ترجیح داده میشود. عیب اول آن این است که با داده های بسیار زیاد راحت نیست .دوم ، ماهیت آن نسبتاً پیچیده است ، به این معنی که لیسای از اجزای سازنده دارد و درک آن در بازار کار تجسم داده دشوار استسیسنسSisense یک هوش تجاری و یک پلت فرم تجسم داده است که ابزار پیشرفته ای را برای مدیریت(BI) و نمایش و تحلیل و تجسم در اختیار کاربر قرار می دهد.Sisense از شرکت ها برای تجزیه ، تحلیل داده های بزگر به طور موثر و تولید مدل های تجاری مناسب پشتیبانی میکند. از مزایای sisense می توان به استفاده از حافظه ذخیره سازی رایانه با رویکرد سیستماتیک و رابطه کاربری بدون اسکریپت اشاره کرد که به کاربران احساس راحتی می دهد.اشکال این sisense این است که این سیستم باید روش اشتراک داشبورد یا نمودار را ساده کند و باید سیستم عامل تلفن همراه خود را بداهه بداند .وقت گذاشتن برای یادگیری sisense بسیار ارزشمند است ، زیرا نرم افزار پیشرو هوش تجازی است .افکار نهایی!علوم داده در همه جا وجود دارد و قرار است در هر بخش زمینه برجسته ای باشد . همچنین یکی از سریع ترین رشد های زنجیره ای است، بدیهی است که در اینده معیار باشد بنابراین، جهان در آینده به دانشمندان اطلاعات کافی نیازدارد اما رقابت شدیدی برای این نقش وجود داشت. برای پاکسازی رقبت و برجسته ماندن از بین جمع، باید در آن تخصص داشته باشی و فقط به جنبه های مختلف تسلط نداشته باشید غفلت از امور در طولانی مدت دوام نخواهد داشت.علوم داده برای قرار دادن موضوعات در چشم، نه تنها داده کاوی و تجسم از جنبه های مهم است ، بلکه موارد دیگری نیز وجود دارد که برای بینش بهتر در آن فرو می روند .نکته اصلی این است که مسیر خود را به سمت علوم داده محدود نکنید و آرزو کنید تا آنجا که میتوانید برسید.دیدگاه من نسبت به علوم داده این است که علوم داده را به عنوان یک موضوع تلقی نکنیم ، اگر علاقه دارید باآن معجزه می کنید.به شما پیشنهاد م میکنم برای بینش بهتر فقط یک چیز یاد بگیرید اما این برای همیشه ادامه نخواهد داشت.به عنوان مثال:اگر به علوم داده ، زبان برنامه نویسی پایتون تسلط داشته باشید ، اگر دنیا علم داده خود را تغییر دهد چه اتفاقی می افتد؟بنابر این ، کار علم داده خود را با یک هدف ایده آل آغاز کنید برنامه خود را برای آنچه می خواهید یادبگیرید، ایجاد کنید ، خارج از چارچوب فکر کنید و خلاق باشید.